Speech Recognition based Automatic Earthquake Detection and Classification [Elektronische Ressource] / Moritz Beyreuther. Betreuer: Heiner Igel

Ludwig-Maximilians-Universitat Munchen Speech Recognition basedAutomatic Earthquake Detectionand ClassificationDissertationzur Erlangung des Doktorgradesder Fakultat fur Geowissenschaften derLudwig-Maximilians-Universitat Munc henvorgelegt vonMoritz Beyreutheram24. 2. 20111. Gutachter: Prof. Dr. Heiner Igel2.hter: Prof. Dr. Matthias HortTag der mundlichen Prufung: 27. 6. 2011 2ZusammenfassungDie moderne Seismologie zeichnet die Bodenbewegungen mit einem weltweit verteiltenStationsnetz kontinuierlich auf und gilt damit als datenreiche Wissenschaft. Die Ex-traktion der im Moment interessierenden Daten aus diesen kontinuierlichen Aufzeich-nungen, seien es Erdbebensignale oder Nuklearsprengungen oder a.m., ist eine Her-ausforderung an die bisher verwendeten Detektions- und Klassi zierungsalgorithmen.Insbesondere bei der Untersuchung von Erdbeben mit niedrigem Signal-zu-Rausch-Verhaltnis und nur wenigen verfugbaren Stationen ist die automatische Extraktion der Beben aus den kontinuierlichen Daten bislang nahezu unmoglic h. An aktiven Vulka-nen interessiert Wissenschaftler u.a. die automatische Klassi zierung der verschiedenenvulkanischen Erdbebentypen, welche sich in der Hau gkeit ihres Auftretens je nachAktivitatszustand des Vulkans unterscheiden konnen. Eine solche automatische Klas- si zierung bildet die Grundlage und erm oglic ht somit ub erhaupt erst die automatischeAktivitatszustandsbestimmung des Vulkans.